Владимир Куц

Если посмотрите у себя в settings.MIDDLEWARE,
то увидите к примеру django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware
которая берет из кук сессионную куку, и добавляет данные сессии к запросу:

session_key = request.COOKIES.get(settings.SESSION_COOKIE_NAME)
        request.session = self.SessionStore(session_key)

а затем там же django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware, в котором если покопаться - то можно найти как получается пользователь из сессии, которую мы добавили к запросу в предыдущем middleware. Я просто не буду перечислять все шаги - иначе это будет тема отдельного длинного поста.
Просто походите по MIDDLEWARE и AUTHENTICATION_BACKENDS - да посмотрите что откуда берется. У вас может быть некий свой набор...
Поэтому если у вас в куке не прилетел параметр сессионной куки - тупо в request.COOKIES нет параметра settings.SESSION_COOKIE_NAME который по дефолту называется sessionid- то и пользователю взяться неоткуда.
Поэтому копайте точнее что там вам прилетает. Если возможности сохранять сессионную куку нет - то можно к примеру в урл редиректа добавлять некий хеш, по которому можно получать пользователя, написав свой middleware если требуется...

print(', '.join(map(str, filter(bool, numbers))))
если я правильно понял проблему

pip - вроде как модуль python - соответственно можно программно команды запускать, используя процедуры модуля:

from pip._internal.cli.main import main

main(['install', 'xlrd'])
#Collecting xlrd
#  Downloading xlrd-2.0.1-py2.py3-none-any.whl (96 kB)
#     |████████████████████████████████| 96 kB 541 kB/s 
# Installing collected packages: xlrd
# Successfully installed xlrd-2.0.1
# WARNING: You are using pip version 21.1.1; however, version 21.2.4 is available.
# You should consider upgrading via the '/opt/.../rvenv/bin/python -m pip install --upgrade pip' command.

import xlrd

xlrd.__version__
#  '2.0.1'

main(['freeze'])
# aioredis==1.3.1
# amqp==5.0.6
# argon2-cffi==20.1.0
# asgiref==3.3.4
# ...

единственно - зачем это делать в самом коде...

Я бы не советовал вообще этим в школе заниматься.
Емкости батареи телефона не хватит для того чтобы воду вскипятить.
А вот замыкание аккумулятора чревато возгоранием и пожаром, а то и взрывом. Так что не стоит эта затея выбитых глаз и химических ожогов, - поверьте...
Используйте более традиционные и безопасные инструменты.

Template matching

Вышлите СМС на номер +79281234567 с названием активируемой функции.
Что значит активировать? Выполнить? Ну так откройте учебник по Python, да прочитайте пару абзацев об использовании функций...
greeting('somename') в вашем случае.

Так вы int сравниваете с tuple
У них даже типы разные

Как уже сказал Сергей Карбивничий - изначально нужно делать запуск программы в своем виртуальном окружении.
Сейчас - разве что делаете
pip freeze > requirements.tmp
чтобы получить все версии ваших модулей на данный момент.
Затем делаете новое виртуальное окружение, и пытаетесь в нем свою программу запустить. Она будет вылетать из-за того что какие-то модули видеть не будет. Вот по названиям находите их из requirements.tmp, и устанавливаете, вместе с номером версии... И делаете так пока программа вылетать не будет. Если все пройдет удачно - у вас будет нужный набор модулей конце, который вы сохраните через pip freeze в свой requirements.txt

Перекодируем из utf-8 в windows-1251:

with open('f.txt') as file:
    lines = file.read().splitlines()

for line in lines:
    with open(line.encode('utf8').decode().encode('cp1251'), 'w') as file:
        file.write('')

и получаем желаемое:

Для частного случая если у вас квадраты примерно одинаковы и в основном соприкасаются:
- получаем контуры элементов с помощью cv2.findContours в список contours
- находим площадь наиболее часто встречающегося элемента с помощью collections.Counter.most_common по найденным контурам - это мы найдем площадь одного квадрата - по сути количество пикселей в одном квадрате

occurence_count = Counter(map(lambda x:cv2.contourArea(x), contours))
most_common_area = round(occurence_count.most_common(1)[0][0])

- находим общее количество черных пикселей black_pixels = np.sum(binary == 0)
- делим общее количество черных пикселей на количество пикселей одного квадрата, округляем - получаем общее число квадратов на картинке

У меня вышло примерно 1035

Реализовать Singleton модель к примеру...

Считает количество элементов равных "1"

>>> a = numpy.array([0,1,1,0,1,1,1,0,0,1])
>>> numpy.sum(a==1)
6
>>> numpy.sum(a==0)
4

Попробовать использовать везде decimal:

import math

a, alpha, x = 10, 10, 10

y1 = math.log(abs(x**3)) + math.tan(alpha)-pow(math.e, a*(x**2)+x)

print(y1)

# OverflowError: (34, 'Result too large')

Та же формула обернутая в decimal.
Выглядит громоздковато, но отрабатывает корректно:

import math
import decimal

decimal.getcontext().prec = 100

a, alpha, x = 10, 10, 10

y1 = decimal.Decimal(math.log(decimal.Decimal(abs(decimal.Decimal(x)**decimal.Decimal(3))))) \
    + decimal.Decimal(math.tan(decimal.Decimal(alpha))) \
    - decimal.Decimal(pow(decimal.Decimal(math.e), decimal.Decimal(a)*(decimal.Decimal(x)**decimal.Decimal(2))+decimal.Decimal(x)))

print(y1)

# -4.339370400623091759291109148627508614055728677394889807059531826625028640984354352252576981241604834E+438